## KLASIFIKASI KELUHAN PELANGGAN BERDASARKAN TINGKAT PENANGANAN PADA PERUSAHAAN LAYANAN INTERNET MENGGUNAKAN ROCCHIO CLASSIFIER
Wildan Suharso 1 , Hardianto Wibowo 2
Teknik Informatika, Teknik, Universitas Muhammadiyah Malang Jalan Raya Tlogomas 246 Malang E-Mail: wsuharso@umm.ac.id

## Abstrak
Banyak  penelitian  yang  dilakukan  untuk  meneliti  perusahaan  layanan  internet  di  Indonesia  mulai  dari penggunaan  database,  customer  churn  hingga  penyelarasan  tujuan  teknologi  informasi.  Penelitian  yang dilakukan  oleh  Suharso  tahun  2013  menyatakan  bahwa  pelanggan  tidak  akan  berpindah  pada  perusahaan pesaing jika pengguna merasa nyaman dengan layanan yang diberikan,  namun permasalahan pelanggan tidak hanya disebabkan oleh layanan, aplikasi yang mendukung turut mendukung proses bisnis yang dilakukan seperti yang telah dijelaskan oleh Suharso pada tahun 2016. Salah satu aplikasi yang harus dibangun pada ISP adalah aplikasi  yang  memudahkan  pegawai  perusahaan  layanan  internet  atau  ISP  dalam  menyelesaikan  keluhan pelanggan karena ditemukan keragaman penyelesaian permasalahan sehingga menyebabkan kurang standarnya waktu  penyelesaian.  Pendekatan  text  mining  dilakukan  untuk  meminimalisir  permasalahan  dengan menggunakan  rocchio  classifier  yang  terdiri  dari  beberapa  tahapan  antara  lain  studi  pustaka,  pengumpulan data, preprocessing, features  selection, rocchio classifier,  dan analisis hasil. Hasil yang diperoleh antara lain waktu rata rata proses parsing adalah 0,0333 detik, rata-rata proses klasifikasi adalah 0,0905 detik, dan rata- rata  keseluruhan  proses  adalah  0,1238  detik,  selain  secara  fungsional  aplikasi  dapat  membantu customer service dalam menentukan tingkat penanganan masalah.
Kata Kunci:klasifikasi, rocchio, isp, perusahaan layanan internet, text mining

## 1. PENDAHULUAN
Pengguna  Internet  di  seluruh  dunia  selalu mengalami peningkatan, pada tahun 2015 pengguna internet  mencapai  3,2  juta  Miliar  pengguna  (Sanou, 2015). Peningkatan ini dipengaruhi oleh kecenderungan dalam menggunakan internet (Brown,  2015).  Indonesia  merupakan  negara  yang memiliki  peningkatan  jumlah  pengguna  internet yang  cukup  tinggi  sehingga  perlu  dilakukan penelitian  terkait  internet,  kecenderungan,  ataupun teknologi  yang  menyebabkan  perubahan  atau  efek lain pada penggunaan internet.
Peningkatan  pengguna  internet  turut  mendorong peningkatan  perusahaan  yang  menyediakan  jasa layanan  internet  yang  biasa  disebut  dengan Internet Service  Provider (ISP).  Pada  awal  tahun  2000-an hingga  2013  tercatat  banyak  izin  yang  dikeluarkan untuk  pendirian  ISP  baik  berskala  kecil  atau  skala Nasional.  Semakin  beragam  ISP  maka  semakin banyak  pilihan  yang  diberikan  kepada  pelanggan atau pengguna internet sehingga muncul kecenderungan  untuk  berpindah-pindah  dari  satu perusahaan ke perusahaan penyedia layanan internet yang lain.
Penelitian  sebelumnya  yang  telah  dilakukan adalah  banyak  pelanggan  internet  yang  berpindah karena beberapa hal antara lain jenis layanan, bonus, atau keluhan pelanggan (Suharso, 2013), penyelarasan  tujuan  bisnis  dan  tujuan  teknologi informasi  perlu  dilakukan  untuk  menganalisis permasalahan  dari  sudut  pandang  yang  berbeda sehingga diperoleh portofolio aplikasi yang diperlukan  pada  perusahaan  layanan  internet
(Suharso,  2016).  Salah  satu  permasalahan  yang ditemukan  pada  perusahaan  layanan  internet  adalah keluhan  pelanggan  dan  penanganan  yang  beragam membuat  pelanggan  berfikir  atau  cenderung  untuk berpindah pada perusahaan pesaing.
Penanganan  keluhan  pelanggan  pada  ISP dilakukan  dengan  memisah  permasalahan  pada beberapa  bagian,  pada  perusahaan  yang  dijadikan studi  kasus  dibagi  ke  dalam  3  tingkat  penanganan, yaitu  penanganan  keluhan  tingkat  pertama  yang diselesaikan  langsung  dari Customer  Support atau Customer  Service ,  keluhan  pelanggan  tingkat  kedua yang  diselesaikan  oleh  teknisi  dengan  mengecek langsung  ke  lokasi  permasalahan,  dan  keluhan pelanggan  tingkat  ketiga  yang  diselesaikan  oleh NOC  Staff  atau  Kepala  Divisi  Jaringan.  Walaupun telah terdapat pembagian penyelesaian permasalahan namun  waktu  penyelesaian  tidak  dapat  dipastikan karena  permasalahan  beragam  bahkan  pada  studi kasus  ditemukan  permasalahan  yang  terselesaikan lebih dari 24 jam.
Permasalahan  keluhan  pelanggan  yang  tidak dapat diselesaikan secara cepat dapat mempengaruhi keputusan  pelanggan  untuk  loyal  pada  perusahaan. Permasalahan  yang  tidak  terselesaikan  atau  yang tidak  diselesaikan  secara  cepat  disebabkan  oleh beberapa  hal  antara  lain  ketersediaan  waktu  teknisi, ketersediaan hardware pengganti, prosedur pengusulan alat pengganti, dan permasalahan  waktu tunggu customer  service dalam memberikan penjelasan terkait permasalahan.
Aplikasi  keluhan  pelanggan  diharapkan  mampu membantu  customer  service  dan  teknisi  dalam
menyelesaikan  permasalahan.  Penelitian  terkait aplikasi  keluhan  pelanggan  pernah  dilakukan  pada tahun  2015  yang  membahas  mengenai  perancangan sistem  komplain  pelanggan  untuk  mengetahui tingkat  kepuasan  pelanggan  pada  ISP  (Haryono, 2015).  Pada  pengamatan  yang  dilakukan  pada perusahaan  yang  dijadikan  studi  kasus  ditemukan bahwa  terdapat  aplikasi  keluhan  pelanggan  namun tidak  berjalan  maksimal,  daftar  keluhan  pelanggan hanya dicatat pada log book atau buku catatan harian komplain.  Catatann  keluhan  disampaikan  pada teknisi  secara  langsung  atau  menggunakan  telepon ataupun email (surat elektronik). Setelah permasalahan  terselesaikan  maka customer  service menuliskan kembali pada log book .
Waktu  tunggu  yang  dihasilkan  dari  proses penyelesaian keluhan pelanggan dari sejak pelaporan hingga  penulisan  penyelesaian  masalah  cukup beragam, sehingga berdasarkan hal tersebut diperlukan  aplikasi  yang  dapat  membantu  customer service  dalam  penyelesaian  permasalahan  keluhan. Fitur  utama  yang  dibutuhkan  adalah  klasifikasi keluhan  berdasarkan  tingkat  penanganan  sehingga customer  service  dapat  menjelaskan  secara  cepat kondisi permasalahan yang dihadapi oleh pelanggan.
Keluhan  pelanggan  pada  dasarnya  berupa  teks karena  sangat  jarang  keluhan  menggunakan  media lain,  pelanggan  sering  menggunakan  telepon  saat mengadukan permasalahan internet kepada perusahaan penyedia layanan karena lebih cepat dan mampu menjelaskan informasi secara tepat. Aplikasi yang  dapat  membantu customer  service sangat diutamakan  dalam  permasalahan  ini  sehingga pelanggan  dapat  mendapat  jawaban  secara  singkat terkait tingkat penanganan.
Customer  service dapat  menjelaskan  kepada pelanggan pada tingkat  mana  permasalahan tersebut akan terselesaikan dan customer service mendelegasikan kepada pegawai yang berkepentingan.  Klasifikasi  melalui  aplikasi  akan membantu dikarenakan data permasalahan sebelumnya  telah  disimpan  pada  database  sehingga permasalahan baru dengan  kasus  yang  hampir sama atau sama akan lebih cepat terselesaikan. Salah satu metode  yang  digunakan  dalam  klasifikasi  adalah rocchio  yang  merepresentasikan  dokumen  ke  dalam vektor  kemudian  mengukur  bobot  dan  menghitung kedekatan setiap prototipe vektor dengan vektor data tes.  Penulis  telah  melakukan  penelitian  terkait  teks mining  dan  metode  rocchio  pada  tahun  2008,  yaitu klasifikasi  berita  berbahasa  indonesia  menggunakan metode rocchio .  Metode  ini  membagi  data  menjadi dua,  yaitu  data  training  dan  data  tes.  Data  training merupakan kumpulan berita yang telah terklasifikasi dan data tes yang merupakan data tunggal data yang belum diklasifikasi.
Data  yang  digunakan  pada  kasus  keluhan pelanggan pada perusahaan layanan internet merupakan  data  yang  berjenis  sama  yaitu  teks, namun  pada  konteks  yang  berbeda.  Jika  pada penelitian  sebelumnya  yang  dilakukan  adalah  pada
berita  online  namun  pada  penelitian  ini  digunakan keluhan pelanggan  yang sebelumnya telah disimpan pada  perusahaan  layanan  internet  sehingga  perlu penyesuaian. Tahapan yang digunakan pada penelitian  ini  meliputi preprocessing , features selection , rocchio classifier , dan analisis hasil.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Pada  penelitian  ini  digunakan  pendekatan  teks mining  untuk  menyelesaikan  permasalahan,  yaitu menggunakan  rocchio  classifier.  Secara  umum metodologi  penelitian  meliputi  studi  pustaka, pengumpulan data, preprocessing, features selection, rocchio classifier, dan analisis hasil yang ditunjukkan pada gambar 1.
Gambar 1. Metodologi Penelitian
Pada  gambar  1  ditunjukkan  tahapan  penelitian yang  digunakan  pada  semua  data,  meliputi  data training dan  data  tes.  Tahapan preprocessing dan features  selcetion dilakukan  secara  terpisah  pada data  training  dan  data  tes,  namun  pada  tahapan rocchio  classifier  kedua  jenis  data  tersebut digunakan  secara  bersama-sama.  Penelitian  ini menggunakan PHP dan MySQL untuk menyelesaikan

## 2.1 Studi Pustaka
Terdapat  beberapa  penelitian  yang  digunakan antara  lain  penelitian  yang  melakukan  klasifikasi dokumen  yang  menunjukkan  akurasi  diatas  70% yang  menggunakan rocchio  classifier (Lumbanraja, 2013),  Penelitian  mengenai  penelusuran  katalog perpustakaan  dengan  mengimplementasikan  rocchio relevance  feedback  (Yugianus,  2013),  penelitian terkait perusahaan layanan internet (Suharso, 2013), penelitian terkait rocchio classifier yang menunjukkan  bahwa  rocchio  merupakan  algoritma dengan  komputasi  rendah  namun  memberikan  nilai presisi yang tinggi (Tarrago, 2014), penelitian terkait sistem informasi keluhan pelanggan (Fajarita, 2015), dan  penelitian  terkait  frequently  asked  questions otomatis untuk keluhan pelanggan (Saptono, 2015).
Studi Pustaka

## Rocchio Classifier
Analisis Hasil

## Pengumpulan Data
Preprocessing Features Selection

## 2.2 Pengumpulan Data
Tahapan  ini  dilakukan  untuk  mengumpulkan data  pada  studi  kasus  baik  berupa  dokumen,  data yang  tersimpan,  ataupun  data  hasil  observasi  dan wawancara.  Pada  penelitian  ini  digunakan  3 perusahaan  layanan  internet  berskala  nasional  di wilayah Jawa Timur terutama yang berkedudukan di Kota Malang.

## 2.3 Preprocessing
Pada tahapan ini dilakukan persiapan data untuk disesuaikan  dengan  program  yang  akan  dibangun, perprocessing tidak hanya dilakukan untuk mendapatkan plain  text saja,  namun  juga  dilakukan penyalinan  dokumen,  pengetikan  ulang  dokumen, dan memasukkan ke dalam database yang sesuai.

## 2.4 Features Selection
Pada  tahapan  ini  dilakukan  proses  features selection  yang  bertujuan  untuk  memilih  fitur-fitur yang hanya digunakan pada rocchio classifier . Pada tahap  ini  dilakukan  penghapusan  kata  yang  tidak memiliki  makna  atau  disebut  dengan stopword , pembuatan  kamus  stopword  untuk  memudahkan seleksi fitur. Stemming juga dilakukan pada tahapan ini  untuk  mendapatkan  fitur  yang  optimal  dan mengurangi  kata  dengan  makna  dasar  yang  sama karena  adanya  imbuhan.  Pada  tahap  ini  juga digunakan kamus untuk kata yang tidak perlu untuk dilakukan stemming .

## 2.5 Rocchio Classifier
Metode rocchio merepresentasikan  seluruh  kata yang  telah  melewati  tahapan  features  selection sebagai dimensi yang salin terkait, secara sederhana kalimat  dituliskan  ke  dalam  sekumpulan  kata  yang telah melewati tahap sebelumnya yang direpresentasikan  dalam  sebuah  titik  dalam  sebuah dimensi  n. Rocchio  classifier dituliskan  dalam persamaan 1.
(1)
Pada  persamaan  1  ditunjukkan  bahwa  nilai  data tes  akan  bernilai  maksimal  dengan  kategori  tertentu jika  ditemukan  nilai  terbesar  pada  salah  satu kategori,  dimana  d’  menunjukkan  data  tes,  k menunjukkan angka yang terus bertambah mengindikasikan  jumlah  kata  dalam  dokumen,  c j menunjukkan kategori. Sedangkan TFIDF menunjukkan  bobot  kata  dalam  setiap  dokumen biasa  disebut  denga  pembobotan  TFIDF (Term Frequency Inverse Document Frequency) .

## 2.6 Analisis Hasil
Pada  tahap  ini  dilakukan  pengujian  hingga analisis  terhadap  hasil  yang  diperoleh,  dilakukan pula  pengkajian  aplikasi  yang  dihasilkan  terhadap permasalahan penelitian.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Hasil
Hasil  yang  diperoleh  pada  penelitian  ini  adalah aplikasi  yang  menerapkan rocchio  classifier pada keluhan  pelanggan.  Secara  umum  aplikasi  dapat membantu  proses  penanganan  keluhan  pelanggan berdasarkan  tingkat  penanganan.  Gambar  aplikasi ditunjukkan pada gambar 2.
Gambar 2. Tampilan Aplikasi
Pada  gambar  2  ditunjukkan  hasil  dari  aplikasi penanganan keluhan pelanggan. Terdiri dari beberapa  halaman  antara  lain dictionary , stopword , preprocessing , classification ,  dan parser .  Halaman dictionary terdiri  dari  dua  bagian,  pada  field  isian untuk  menambahkan  kata  baru,  sedangkan  pada bagian  bawah,  atau  baris  bawah  digunakan  untuk melihat kata yang ada pada dictionary , penghapusan kata dictionary dapat  dilakukan  secara  langsung dengan  mengklik salah  satu kata  yang ada di dalam daftar dictionary .
Gambar 3. Halaman Stopword
Pada  gambar  3  ditunjukkan  halaman  stopword yang  hampir  sama  secara  fungsi  aplikasi  dengan halaman dictionary , hanya saja dictionary digunakan untuk  kata  yang  penting  dan  tidak  melewati stemming karena  jika  dilakukan stemming akan merubah  makna,  sedangkan stopword adalah  deret kata yang secara otomatis dihapus sebelum melewati proses stemming .
Gambar 4. Halaman Preprocessing
Pada gambar 4 ditunjukkan halaman preprocessing yang hanya terdapat tombol “ insert &
parse ”  yang  secara  otomatis  akan  melakukan preprocessing pada semua data training berdasarkan folder yang menunjukkan klasifikasi tingkat penanganan. Features  selection juga  dilakukan kemudian disimpan dalam database.
Gambar 5. Halaman Classification
Pada gambar 5 ditunjukkan halaman Classification yang  hanya  berisikan  tombol  browse untuk  memilih  data  tes,  data  yang  dapat  digunakan adalah  semua  file  yang  bertipe  teks.  Saat  data  telah dipilih  maka  aplikasi  akan  mengklasifikasikan  data tes bersama-sama dengan seluruh data training yang sebelumnya telah dilakukan preprocessing .
Gambar 6. Hasil Klasifikasi
Pada  gambar  6  ditunjukkan  hasil  dari  proses klasifikasi yang ditunjukkan token hasil preprocessing,  hasil  klasifikasi  beserta  nilai,  waktu melakukan  parsing,  waktu  klasifikasi  dan  total waktu untuk keseluruhan proses.
Gambar 7. Hasil Parser
Pada  gambar  7  ditunjukkan  hasil  parser  yang merupakan  halaman  khusus  untuk  mengecek  hasil preprocessing  dan  stemming  pada  data  training ataupun  data  tes.  Pada  halaman  parser  pula  kita dapat  mengetahui  kata-kata  yang  digunakan  pada klasifikasi.
Hasil  yang  diperoleh  pada  contoh  klasifikasi yang  ditunjukkan  pada  gambar  6  adalah  keluhan
pelanggan  termasuk  dalam  kategori  2,  yaitu “teknisi”  dengan  nilai  cosinus  0,437,  dengan  waktu parsing  0,0141  detik,  waktu  klasifikasi  0,072  detik, total waktu yang dibutuhkan adalah 0,0861 detik.

## 3.2 Pembahasan
Pada  penelitian  ini  ditemukan  bahwa rocchio classifier dapat  membantu  permasalahan  keluhan pada perusahaan penyedia layanan internet. Berdasarkan hasil implementasi aplikasi ditunjukkan bahwa  waktu  yang  dibutuhkan  oleh  sistem  relatif cepat yaitu kurang dari 1 detik untuk data berjumlah 238  keluhan,  dengan  menggunakan  PHP  dan MySQL.  Pada  penelitian  ini  dilakukan  8  kali pengujian yang djelaskan pada tabel 1.
No Proses Waktu Keterangan 1 Preprocessing 0,911 Detik Untuk semua data training 238 data training 2 Cek parsing 0,0132 Detik Ditemukan 10 token untuk data ke-238 sesuai dengan data sebenarnya, kata adalah kata penting dalam keluhan 3 Percobaan 1 Parsing Klasifikasi Total 0,0797 Detik 0,1994 Detik 0,2791 Detik Peringkat 2 = 0,295 Peringkat 3 = 0,1042 Peringkat 1 = 0,0861 4 Percobaan 2 Parsing Klasifikasi Total 0,0182 Detik 0,0706 Detik 0,0892 Detik Peringkat 2 = 0,410 Peringkat 3 = 0,2921 Peringkat 1 = 0,1930 5 Percobaan 3 Parsing Klasifikasi Total 0,0769 Detik 0,0846 Detik 0,1616 Detik Peringkat 2 = 0,503 Peringkat 3 = 0,3429 Peringkat 1 = 0,2189 6 Percobaan 4 Parsing Klasifikasi Total 0,0155 Detik 0,0771 Detik 0,0925 Detik Peringkat 2 = 0,4898 Peringkat 3 = 0,4680 Peringkat 1 = 0,2240 7 Percobaan 5 Parsing Klasifikasi Total 0,0182 Detik 0,0765 Detik 0,0948 Detik Peringkat 2 = 0,5128 Peringkat 3 = 0,4307 Peringkat 1 = 0,2897 8 Percobaan 6 Parsing Klasifikasi Total 0,0224 Detik 0,0734 Detik 0,0958 Detik Peringkat 2 = 0,5225 Peringkat 3 = 0,4361 Peringkat 1 = 0,3014 9 Percobaan 7 Parsing Klasifikasi Total 0,0197 Detik 0,0714 Detik 0,0912 Detik Peringkat 1 = 0,4111 Peringkat 3 = 0,2756 Peringkat 2 = 0,2282 10 Percobaan 8 Parsing Klasifikasi Total 0,0158 Detik 0,0717 Detik 0,0875 Detik Peringkat 1 = 0,4317 Peringkat 3 = 0,4283
Peringkat 2 = 0,2908
Pada  tabel  1  ditunjukkan  beberapa  kolom  yang menunjukkan proses, waktu, dan keterangan. Secara fungsional  aplikasi  telah  berjalan  100%.  Pengujian yang  dilakukan  pada  penelitian  ini  adalah  secara presisi  dan  waktu  setiap  proses.  Pada  percobaan yang  dilakukan  ditemukan  bahwa  hasil  telah  sesuai dengan kondisi yang sebenarnya. Khusus percobaan pada  data  tes  maka  yang  ditunjukkan  adalah peringkat  terhadap  kelompok  data  training  beserta nilai  kedekatan.  Berdasarkan  hasil  pengujian  yang dilakukan  maka  diperoleh  nilai-rata  rata  proses
parsing  adalah  0,0333  detik,  rata-rata  proses klasifikasi  adalah  0,0905  detik,  dan  rata-rata keseluruhan proses adalah 0,1238 detik.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan  maka dapat  disimpulkan  beberapa  hal  antara  lain  rocchio classifier  dapat  membantu  klasifikasi  keluhan pelanggan  sesuai  dengan  penanganan,  jumlah  data yang  diperoleh  sangat  mempengaruhi  metodologi penelitian  dan  mempengaruhi  komputasi  aplikasi. Secara  umum  waktu  yang  dibutuhkan  untuk melakukan  preprocessing,  parsing,  klasifikasi  dan keseluruhan  proses  tergolong  cepat  dan  dapat menyelesaikan  permasalahan.  Saran  yang  dapat diberikan  dari  penelitian  ini  adalah  menambah jumlah data sehingga dapat diperoleh stopword atau kamus data  yang  sesuai pada  permasalahan di  masa yang akan datang.

## PUSTAKA
Aziz,  A.,  Saptono,  R.  and  Suryajaya,  K.P.,  2016. Implementasi  Vector  Space  Model  dalam Pembangkitan  Frequently  Asked  Questions Otomatis  dan  Solusi  yang  Relevan  untuk Keluhan  Pelanggan .  Scientific  Journal  of Informatics, 2(2), pp.111-121. Brown  K,  2015. Global  Internet  Report  2015, Mobile  Evolution  And  Development  Of  The Internet . Internet Society. Report: 2015. Data  dan  Statistik  Kementerian  Komunikasi  dan Informatika  RI,  2013. Perkembangan  Jumlah Izin  Penyelenggaraan  Jasa  ISP  Tahun  1996- 2012 . Kemenkominfo RI. Fajarita  L.  Achmad  B.,  2015. Analisa  dan Perancangan  Sistem  Informasi  Penanganan Keluhan  Pelanggan  Pada  PT.  Paron  Indonesia . Seminar  Teknologi  Informasi  dan  Komunikasi. ISSN 2089-9815. Haryono,  H.,  2016. ANALISIS  PERANCANGAN SISTEM  KOMPLAIN  PELANGGAN  PADA  PT. RAYTEL  INDONESIA .  JREC  (Journal  of
Electrical and Electronics), 3(2). Khan,  A.A.,  Jamwal,  S.  and  Sepehri,  M.M.,  2010. Applying  data  mining  to  customer  churn prediction  in  an  internet  service  provider . International  Journal  of  Computer  Applications, 9(7), pp.8-14. Lumbanraja,  F.R.,  2013. Sistem  Pencarian  Data Teks  dengan  Menggunakan  Metode  Klasifikasi Rocchio  (Studi  Kasus:  Dokumen  Teks  Skripsi) . Prosiding SEMIRATA 2013, 1(1). Marius,  P.  and  Pinotaan,  F.,  2014. Penggunaan
Internet
Sektor Bisnis
2013 . Asosiasi Penyelenggara Jasa Internet Indonesia. APJII. Poushter,  J.,  2016. Smartphone  ownership  and internet  usage  continues  to  climb  in  emerging economies . Pew Research Center, 22, pp.1-44. Sanou,  B.,  2015. ICT  facts  and  figures .  The  world in, pp.1865-2015.
Suharso,  W.,  2016,  November.  PENYELARASAN TUJUAN  TI  DAN  TUJUAN  BISNIS  PADA PERUSAHAAN  LAYANAN  INTERNET.  In Prosiding  SENTRA  (Seminar  Teknologi  dan Rekayasa) (No. 2).
Suharso,  W.  and  Djunaidy,  A.,  2013. Analisis Customer  Churn  Menggunakan  Bayesian  Belief Network  (Studi  Kasus:  Perusahaan  Layanan Internet) . SISFO Vol 4 No 5, 4.
Tarragó,  D.S.,  Cornelis,  C.,  Bello,  R.  and  Herrera, F.,  2014. A  multi-instance  learning  wrapper based  on  the  Rocchio  classifier  for  web  index recommendation .  Knowledge-Based  Systems, 59, pp.173-181.
Yugianus,  P.,  Dachlan,  H.S.  and  Hasanah,  R.N., 2013. Pengembangan Sistem Penelusuran Katalog  Perpustakaan  Dengan  Metode  Rocchio Relevance  Feedback .  Jurnal  EECCIS,  7(1), pp.47-52.